引言 国内较多的互联网公司都是采用MySQL作为数据库系统，随着业务的发展，难免会碰到需要新建索引来优化某些SQL执行性能的情况。在MySQL实现online create index之前，新建索引意味着业务要停止写入，这是非常影响用户使用体验的，为此，MySQL引入了online create index，极大地减少了业务停写的时间，使得新建索引期间业务能够持续正常的工作。本文主要是对其实现原理的总结以及关键步骤的解释说明。
在我们日常使用数据库的时候，肯定避免不了对数据库的优化。那么对数据库的优化又少了不索引的知识。
mysql优化是java开发人员必备的技能之一，虽然可能比不上专业的DBA，但是一些常用的以及基本的mysq优化的知识还是需要知道，今天从总结一些常用的mysql优化的知识，并且是从实战的过程中来使用这些优化的技巧，简单、好用、且干货满满，在阅读本篇文章之前，最好是了解mysql执行计划的一些知识，大家可自行查找资料。直接上干货
我们发现 key 只是用了一个索引，如果 state = ‘CA’ 的结果仍然有很多的话，那么执行效率依旧很慢。 我们对 state 和 points 建立复合索引:
索引是一种特殊的文件,它们包含着对数据表里所有记录的引用指针，相当于书本的目录。其作用就是加快数据的检索效率。常见索引类型有主键、唯一索引、复合索引、全文索引。
前几天老大问我怎么进行sql优化的，我回答了新建索引。哈哈哈，然后老大就出去找棍子了，进来之后跟我说你知道门在哪边吧，自己出去还是我请你出去？
在Oracle 10g后有个隐含参数“_OPTIMIZER_COMPUTE_INDEX_STATS”，意思是是否对新建索引收集统计信息，该参数默认是TRUE，表示默认收集新建索引的统计信息。
官方定义：索引是帮助mysql高效获取数据的数据结构。划重点：数据结构。在数据之外，数据库系统还维护了一套满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式指向数据，这种数据结构就是索引，可以简单的理解为”排好序的快速查找数据结构”。索引本身也很大，不可能全部存储在内存，通常以索引文件的形式存储在磁盘中。
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InnoDB 底层存储结构为B+树， B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为 16k。其中非叶子节点只有键值，叶子节点包含完成数据。
仔细观察，我们会发现客户端默认连接的是我们elasticsearch的默认路径。而此时elasticsearch服务未启动，所以集群健康值是未连接
我叫赵文新，现任职于朗朗医疗投资有限公司DBA，是一个二十年的IT老男孩，非常荣幸能够参加由腾讯云组织的DB王者数据库诊断赛，并在本次比赛中获得二等奖。感谢腾讯云提供的高质量、理论实践相结合的MySQL学习机会，让我们的技能得到快速提升。在此我想和这次结识的小伙伴们一起，感谢腾讯，希望腾讯云数据库发展的越来越好，希望每个人永远不要停止前进的步伐！ 前段时间比较忙，今天我把比赛思路整理了一下，希望和大家一起继续交流，共同提高。水平有限，欢迎大家多多斧正！第4条语句大家可有更好的思路可以后台留言或者
服务器硬件的性能瓶颈：top,free, iostat和vmstat来查看系统的性能状态
唯一性索引的值是唯一的，可以更快速的通过该索引来确定某条记录。例如，学生表中学号是具有唯一性的字段。为该字段建立唯一性索引可以很快的确定某个学生的信息。如果使用姓名的话，可能存在同名现象，从而降低查询速度。
索引也是一种排好序的数据结构，它记录了原数据的单个列或多个列，通过索引查询，程序不需要查所有记录，只需要先按照索引查到具体的数据，然后在根据索引记录的指针位置，找到对应的原始数据记录。举个例子来说，索引就好比是我们书本的目录，我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数，如果我们不适用索引，会是什么情况呢？我们最大可能就是从头往后方，一页一页确认去找。
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
hash 表是一种以键 - 值存储数据的结构，通过 key 直接直接找到对应的 vale。hash 表只适用等值查询场景，对范围查找就失效了。
导语 | 腾讯云原生数据库团队最新研究成果入选国际顶会SIGMOD，数据库结合AI形成自治大脑，并在2022年智能调优人机大赛中战绩不菲，标志着腾讯云在数据库自治领域取得重大突破，实现性能领先。 加入AI技术，形成数据库自治大脑 —— 周可/华中科技大学教授 周可教授表示，在海量数据的大背景下，DBA（人工运维）的增长远远跟不上数据的增长，且用户负载具有多样性和动态性，一成不变的运维方式已不能够满足用户的需求。把AI加入到数据库，形成数据库的自治大脑，符合数据库自治的发展方向。 实现数据库自治的基本框架包
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通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
rote:dbOwner 代表数据库所有者角色，拥有最高该数据库最高权限。比如新建索引等
来源：andyqian www.andyqian.com/2017/11/11/database/MySQLConvert/ 前言 今天我们继续回到MySQL系列文章中，谈一谈MySQL中隐式类型转换。(其实我最早知道是在慢SQL优化中知道隐式类型转换概念的)，在说隐式类型转换之前，首先我们通过一个实例来看看是怎么回事。 数据结构 本文中所有的操作，都是基于该数据结构(有兴趣的童鞋可以实验)： create table t_base_user( oid bigint(20)notnullprimary ke
在部署ELK的单机环境，当连接Kibana时候提示下面错误，即使重启整个服务也是提示Kibana server is not ready.
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
索引的优点 索引的缺点 建索引的几大原则 索引的优点 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 可以大大加快数据的检索速度，这也是创建索引的最主要的原因。 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 在使用分组和排序子句进行数据检索时，同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。 通过使用索引，可以在查询的过程中，使用优化隐藏器，提高系统的性能 索引的缺点 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之
在 Docker 中安装 Kibana 容器，配置 ES 的 URL 地址，端口映射到宿主机。
曾就职于阿里巴巴，全程参与阿里数据架构从Oracle迁移到MySQL过程，参与分布式中间件Cobar设计。
-- 新建表时判断表是否存在 CREATE TABLE If Not Exists `表名` ( `id` int(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT , `plan_id` int(10) NULL , `bet_num` varchar(255) NULL , `vr_win_data` varchar(255) NULL COMMENT , PRIMARY KEY (`id`) ); -- 新建字段时判断字段是否存在 CREATE PROCEDURE sp_up
Elasticsearch默认提供的分词器，会把每个汉字分开，而不是我们想要的根据关键词来分词，我是中国人 不能简单的分成一个个字，我们更希望 “中国人”，“中国”，“我”这样的分词，这样我们就需要安装中文分词插件，ik就是实现这个功能的。 elasticsearch-analysis-ik 是一款中文的分词插件，支持自定义词库。 现在开始安装ik分词器，安装之前，先说明一些变化： 之前可以在node节点上配置index默认的分词器，如果是多节点，那么在每个节点上都配置就行了。这个有点不灵活，
MySQL 8.0版本中新增了invisible indexes（不可见索引）特性，索引被invisible后，MySQL优化器就会忽略该索引(无此特性时需要删除索引才能达到相同效果)，由此能够验证在该索引被删除的情况下对性能的影响程度。
Redis 全文搜索是依赖于 Redis 官方提供的 RediSearch 来实现的。RediSearch 提供了一种简单快速的方法对 hash 或者 json 类型数据的任何字段建立二级索引，然后就可以对被索引的 hash 或者 json 类型数据字段进行搜索和聚合操作。
单一索引是指索引列为一列的情况,即新建索引的语句只实施在一列上; 用户可以在多个列上建立索引,这种索引叫做复合索引(组合索引);
大家好！我是黄啊码，MySQL的入门篇已经讲到第11个课程了，今天我们继续讲讲大白篇系列——索引
假设我们有一张数据表 employee(员工表)，该表有三个字段（列）,分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大），现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息，你会快速的写出SQL语句：
索引是一种特殊的文件(InnoDB数据表上的索引是表空间的一个组成部分)，它们包含着对数据表里所有记录的引用指针。更通俗的说，索引就相当于目录。当你在用新华字典时，帮你把目录撕掉了，你查询某个字开头的成语只能从第一页翻到第一千页。累！把目录还给你，则能快速定位！
一、ES-head web UI界面 ES-head web UI界面介绍 http://ES-head_ip:9100 📷 概览：显示ES集群及节点状态 索引：索引管理 数据浏览：查看某个索引中的数据 基本查询：查询索引中的所有数据 复合查询：数据管理[上传数据、查看数据、删除数据 doc] 索引管理 创建索引 管理索引 删除索引 a、创建索引 📷 选择索引标签–新建索引 📷 索引名称:根据业务起名字 分片数：创建多少个shard分片 副本数：需要多少个ES集群节点存储 b、查看索引 📷 可以看到新创建的
公司有一个场景是每天需要批量导入大量数据到es中（我们用的是datax），并且字段是动态mapping的，字段越来越多之后终于遇到了这个报错。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析，在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
分词搜索始终不是那么好解决，但是基本也有现成的解决方案。在我博客之前的文章我也介绍过Sphinx分词搜索：CentOS7下安装Sphinx 中文分词【PHP+MySQL】
索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，如果没有索引，执行查询时Mysql必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录，直至找到符合要求的记录，表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高，如果作为搜索条件的列上已经创建了索引，mysql无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有一千个记录，通过索引查找记录至少要比顺序扫描记录快100倍。所以对于现在的各种大型数据库来说，索引可以大大提高数据库的性能，以至于它变成了数据库不可缺少的一部分。
一、前言 这个问题是博主去年面试的时候被大佬问过的问题，当时也不大清楚里面的原理，硬着头皮回答的，当然，最终面试也没过，哈哈。最近刚好研究了这块的一些东西，就有种恍然大悟的感觉，这里分享给大家，欢迎拍砖~
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构，在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。那么，数据库中的索引有什么作用?引入索引的目的是为了加快查询速度。如果数据量很大，大的查询要从硬盘加载
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